テンソルフローをインストールするときに、GPUまたはCPUのバージョンをインストールすることを理解します。どちらがインストールされているかを確認するには（私はLinuxを使用しています）。keras tensorflow backendがGPUかCPU版かどうかを確認する方法？
GPUのバージョンがインストールされている場合、GPUが使用できない場合、またはエラーが発生した場合、自動的にCPUで実行されますか？また、GPUが使用可能な場合は、GPUで実行されていることを確認するために設定する必要のある特定のフィールドや値がありますか？
documentationによる。
TensorFlowまたはCNTKバックエンドで実行している場合、利用可能なGPUが検出された場合、GPUでコードが自動的に実行されます。これはあなたのtensorflowは、CPUやGPUを使用しているかどうかを表示しますthis answer
import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))で提案されているようにも
from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())- あなたはすべてのデバイスがでtensorflowで使用されているかどうか確認することができます
バックエンド。 jupyterノートブックでこのコマンドを実行している場合は、ノートブックを起動したコンソールをチェックしてください。
あなたがテンソルフローのGPUバージョンをインストールしているかどうか懐疑的であれば。あなたはピップを介してGPUのバージョンをインストールすることができます。
pip install tensorflow-gpu
私はテンソルフローGPUをインストールしましたが、ケラスはそれを選んでいません、どうしたらいいですか？ –
また、あなたがKerasバックエンド機能を使用してチェックすることができます。
from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
私はKeras上（2.1.1）これをテスト
tensorflowは、GPUを使用している場合伝えるために[方法の可能性のある重複内部のPythonシェルからのアクセラレーション？]（https://stackoverflow.com/questions/38009682/how-to-tell-if-tensorflow-is-using-gpu-acceleration-from-inside-python-shell） –
@SalvadorDali Iその質問に対する答えを試しましたが、何もプリントアウトしませんing。また、私の質問に答えることができません：GPUのバージョンがインストールされている場合、GPUが使用できない場合、またはエラーが発生した場合、CPU上で自動的に実行されますか？また、GPUが使用可能な場合は、GPUで実行されていることを確認するために設定する必要のある特定のフィールドや値がありますか？ – matchifang
※何も印刷しません。どうすれば可能ですか？そこに私の答えを試しましたか？それは何かを印刷しているか失敗しており、答えはこれらのステップが何を意味するかを説明しています。基本的に2つの質問のうち、ここでコメントに尋ねられたのは、 –